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Redis를 통해 분산 캐시 일관성 기능을 구현하는 방법

王林

풀어 주다： 2023-07-30 08:00:48

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Redis를 통해 분산 캐시 일관성 기능을 구현하는 방법

소개
분산 시스템에서 캐싱은 성능을 향상하고 데이터베이스 부하를 줄이기 위한 일반적인 전략 중 하나입니다. 고성능 캐시 데이터베이스인 Redis는 분산 캐싱을 잘 지원할 수 있습니다. 그러나 분산 캐시에는 캐시 일관성이라는 중요한 문제가 있습니다. 분산 환경에서는 여러 노드가 동시에 캐시를 운영할 경우 데이터 불일치가 쉽게 발생할 수 있습니다. 이 기사에서는 Redis를 사용하여 분산 캐시 일관성 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.

1. Redis 캐시 일관성 문제 분석
분산 환경에서 캐시 일관성 문제는 주로 다음 두 가지 측면으로 인해 발생합니다.

동시 읽기 및 쓰기 작업으로 인한 데이터 불일치: 여러 클라이언트가 Redis에서 데이터를 읽고 쓸 때 동시에 데이터베이스 Redis에서 동일한 데이터를 읽고 Redis에서 데이터를 캐시합니다. 클라이언트가 데이터베이스의 데이터를 수정하고 이를 Redis로 업데이트하면 다른 클라이언트가 이전에 캐시된 데이터를 읽으므로 캐시가 데이터베이스 데이터와 일치하지 않게 됩니다.
캐시 실패로 인한 데이터 불일치: 클라이언트가 데이터베이스의 데이터를 삭제하거나 수정하여 Redis로 업데이트하면 이전에 캐시된 데이터가 다른 노드의 Redis에 여전히 존재하여 다른 노드의 캐시가 일치하지 않게 됩니다. 데이터베이스 데이터가 일치하지 않습니다.

2. Redis 분산 잠금으로 캐시 일관성 달성
캐시 일관성 문제를 해결하기 위해 Redis의 분산 잠금 메커니즘을 사용할 수 있습니다. 분산 잠금을 사용하면 동시 환경에서 하나의 스레드만 잠긴 코드 블록을 실행할 수 있으므로 캐시 읽기 및 업데이트의 원자성을 보장할 수 있습니다. 다음은 Redis 분산 잠금을 사용하는 샘플 코드입니다.

import redis.clients.jedis.Jedis; 

public class RedisDistributedLock {

    private static final String LOCK_KEY = "distributed_lock";
    private static final int LOCK_EXPIRE = 30000;
    private static final int TIMEOUT = 5000;

    private static boolean tryGetLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId, int expireTime) {
        String result = jedis.set(lockKey, requestId, "NX", "PX", expireTime);
        return "OK".equals(result);
    }

    private static boolean tryReleaseLock(Jedis jedis, String lockKey, String requestId) {
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
        Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
        return 1L == (Long) result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");

        String requestId = UUID.randomUUID().toString();
        boolean lockAcquired = tryGetLock(jedis, LOCK_KEY, requestId, LOCK_EXPIRE);

        try {
            if (lockAcquired) {
                // 此处执行缓存更新操作
                // ...
            }

            // 其他业务代码
            // ...
        } finally {
            if (lockAcquired) {
                tryReleaseLock(jedis, LOCK_KEY, requestId);
            }
        }

        jedis.close();
    }
}

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위 코드에서는 먼저 tryGetLock 메서드를 정의하여 잠금 획득을 시도하고 Redi의 setnx 명령을 사용하여 분산 잠금을 구현합니다. 획득이 성공하면 캐시된 업데이트 작업을 수행할 수 있습니다. 업데이트가 완료된 후 tryReleaseLock 메서드를 사용하여 다른 클라이언트가 잠금을 획득할 수 있도록 잠금을 해제하세요. 전체 트랜잭션은 try-finally 블록을 사용하여 잠금이 해제되었는지 확인합니다. tryGetLock 方法来尝试获取锁，并使用Redi的setnx命令来实现分布式锁。如果获取成功，则可以执行缓存的更新操作。在更新完成后，使用 tryReleaseLock 方法来释放锁，以便其他客户端可以获取到锁。整个事务使用try-finally代码块来确保锁的释放。

三、Redis发布订阅功能实现缓存失效一致性
缓存失效也是导致缓存一致性问题的重要原因之一。为了解决这个问题，Redis提供了发布订阅功能，可以通过发布订阅消息来通知其他节点删除缓存。以下是一个使用Redis发布订阅功能的示例代码：

import redis.clients.jedis.Jedis; 

public class RedisCacheInvalidation {

    private static final String CHANNEL_NAME = "cache_invalidation";

    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost");

        // 在缓存更新时发布一条消息
        jedis.publish(CHANNEL_NAME, "cache_updated");

        // 其他节点订阅该消息，并在接收到消息时清除本地缓存
        jedis.subscribe(new JedisPubSub() {
            @Override
            public void onMessage(String channel, String message) {
                if (CHANNEL_NAME.equals(channel)) {
                    // 清除本地缓存
                    // ...
                }
            }
        }, CHANNEL_NAME);

        jedis.close();
    }
}

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在上述代码中，我们通过 jedis.publish 方法发布一条缓存更新消息到指定的频道。其他节点可以通过 jedis.subscribe

3. Redis 게시 및 구독 기능으로 캐시 무효화 일관성 달성

캐시 무효화도 캐시 일관성 문제의 중요한 원인 중 하나입니다. 이 문제를 해결하기 위해 Redis는 게시 및 구독 메시지를 통해 다른 노드에 캐시 삭제를 알릴 수 있는 게시 및 구독 기능을 제공합니다. 다음은 Redis 게시 및 구독 기능을 사용하는 샘플 코드입니다.
rrreee

위 코드에서는 jedis.publish 메서드를 통해 지정된 채널에 캐시 업데이트 메시지를 게시합니다. 다른 노드는 jedis.subscribe 메소드를 통해 채널을 구독하고 메시지가 수신되면 로컬 캐시를 지울 수 있습니다.

결론